MATLAB图像处理中的计算机视觉：赋予计算机图像理解能力

# 1.1 计算机视觉的定义和应用

计算机视觉（CV）是一个计算机科学领域，它使计算机能够从数字图像或视频中“看”和“理解”世界。CV算法旨在处理视觉数据，提取有意义的信息，并根据该信息做出决策。

CV在各种应用中发挥着至关重要的作用，包括：

- **医学成像：**诊断疾病、指导手术和治疗规划。
- **工业自动化：**检测缺陷、控制机器人和优化生产流程。
- **生物特征识别：**识别和验证个人，例如人脸识别和指纹识别。
- **无人驾驶汽车：**感知周围环境、做出驾驶决策和避免碰撞。
- **虚拟现实和增强现实：**创建逼真的虚拟世界和增强现实体验。

# 2. MATLAB图像处理基础

### 2.1 图像表示和数据结构

#### 2.1.1 像素和颜色模型

**像素**是图像的基本单位，表示图像中单个点的颜色和亮度。像素通常以RGB（红、绿、蓝）值表示，其中每个分量范围为0到255。

**颜色模型**定义了像素值的解释方式。常见的颜色模型包括：

- **RGB：**最常用的颜色模型，使用红、绿、蓝三个分量表示颜色。
- **HSV：**色相、饱和度、亮度模型，使用色相、饱和度和亮度三个分量表示颜色。
- **CMY：**青色、品红色、黄色模型，用于印刷中。

#### 2.1.2 图像格式和转换

**图像格式**指定了图像数据的存储方式。常见格式包括：

- **JPEG：**有损压缩格式，适合存储照片和图像。
- **PNG：**无损压缩格式，适合存储文本和图形。
- **TIFF：**无损格式，适用于高分辨率图像。

**图像转换**是指在不同格式之间转换图像。MATLAB提供了`imread()`和`imwrite()`函数来读取和写入图像。

### 2.2 图像增强技术

图像增强技术用于改善图像的视觉质量和可理解性。

#### 2.2.1 直方图均衡化和对比度调整

**直方图均衡化**通过重新分布像素值来增强图像的对比度。它将图像的直方图拉伸，使所有像素值均匀分布。

**对比度调整**通过调整图像的最小和最大值来增强图像的对比度。它可以提高图像中亮区和暗区的可区分性。

#### 2.2.2 滤波和锐化

**滤波**用于去除图像中的噪声和模糊。常见滤波器包括：

- **平均滤波器：**使用邻域像素的平均值替换中心像素。
- **中值滤波器：**使用邻域像素的中值替换中心像素。
- **高斯滤波器：**使用高斯函数加权邻域像素，产生平滑效果。

**锐化**用于增强图像中的边缘和细节。常见锐化技术包括：

- **拉普拉斯算子：**使用拉普拉斯算子检测图像中的边缘。
- **Sobel算子：**使用Sobel算子检测图像中的水平和垂直边缘。

### 2.3 图像分割技术

图像分割将图像分解为具有相似特征的区域。

#### 2.3.1 阈值分割和区域分割

**阈值分割**根据像素值将图像分割为二进制图像。它将像素值高于阈值的像素分配给一个区域，低于阈值的像素分配给另一个区域。

**区域分割**将图像分割为具有相似颜色、纹理或形状的区域。它使用诸如连通性分析和区域生长等算法。

#### 2.3.2 边缘检测和轮廓提取

**边缘检测**检测图像中的边缘，即像素值发生剧烈变化的区域。常见边缘检测算子包括：

- **Canny算子：**使用高斯滤波器平滑图像，然后使用Sobel算子检测边缘。
- **Prewitt算子：**使用Prewitt算子检测水平和垂直边缘。

**轮廓提取**使用边缘检测的结果来提取图像中的轮廓，即边缘相交的闭合曲线。

# 3. MATLAB图像处理中的计算机视觉算法

### 3.1 特征提取

特征提取是计算机视觉算法的关键步骤，其目的是从图像中提取出具有区分性和代表性的特征，以便后续进行目标检测、图像分类等任务。

**3.1.1 形状特征和纹理特征*